少量数据的统计处理――t分布曲线 (二)

发布时间：2017-09-01

F检验法:

F检验法是通过比较两组数据的方差s^{2，确定它们的精密度是否有显著性差异。在F检验法中，定义统计量F为两个方差的比值，规定大的方差为分子，小的方差为分母。}

一般置信度取95%，不同自由度所对应的F值见表2-3。若F_{计算＞F表，说明两组数据的精密度存在显著性差异，否则不存在显著性差异。}

应该指出，表中所对应F值在作单侧检验时，即检验某组数据的精密度是否大于或等于另一组数据的精密度时，置信度为95％；而用于检验两组数据精密度是否有显著性差异，即一组数据精密度可能大于、等于，也可能小于另一组数据的精密度时，则为双侧检验，这时显著性水平为单侧检验时的两倍，即0.05×2，因而此时的置信度ρ=1-0.10=0.90(90％)。

可疑值的取舍:

在一组测量数据中，往往有个别数据与其他数据相差较大，这一数据称为可疑值，也称离群值。如果可疑值不是由明显的过失造成的，就要用统计学的方法决定其取舍。下面介绍几种处理可疑值的方法。

d(_)法:

其步骤如下：

② 可疑值x_{D之外的各数据的平均值x(_)和平均偏差d(_)。}

②计算可疑值与x(_)的差值｜x_{D-x(_)｜。}

③求